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Modelli e Architetture Avanzati di Basi di Dati - Parte A

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Data Bases: Advanced Models and Architectures - A

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Anno accademico 2024/2025

Codice attività didattica
INF0105
Docente
Maria Luisa Sapino (Titolare)
Corso di studio
[008515] Laurea magistrale in informatica
Anno
1° anno, 2° anno
Periodo
Secondo semestre
Tipologia
A scelta dello studente
Crediti/Valenza
6 CFU (Ore aula: 48)
Crediti percorso 24 CFU
1
SSD attività didattica
INF/01 - informatica
Erogazione
Tradizionale
Lingua
Italiano
Frequenza
Facoltativa
Tipologia esame
Scritto
Prerequisiti

Conoscenze approfondite del modello relazionale, del modello semantico ER, di sistemi operativi e algoritmi.
Insegnamenti propedeutici (forniscono le competenze attese in ingresso): Le competenze attese in ingresso richieste all'inizio del corso sono fornite da insegnamenti d'area "base di dati", "sistemi operativi" e "Algoritmi" offerti in corsi di laurea di primo livello. Ad esempio: "Basi di Dati e Sperimentazioni", "Algoritmi e sperimentazioni" e "Sistemi operativi e sperimentazioni" della laurea in Informatica dell'Universita' degli Studi di Torino.
A solid background on the relational model, ER model, SQL2, operating systems and algorithms.
Preparatory courses (providing the expected entry skills): Background knowledge is supplied by courses on databases, operating systems and algorithms offered at the laurea degree level. .

Mutuato da
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Sommario insegnamento

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Avvisi

DSA o Disabilità: Sostegno e Accoglienza in UniTO e supporto in sede di Esame
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Obiettivi formativi

L'insegnamento ha l'obiettivo di approfondire le tematiche relative ai modelli dei dati alle architetture dei sistemi per la gestione di basi di dati, (con particolare enfasi sugli aspetti architetturali)  obiettivo specifico l'indirizzo "Intelligenza Artificiale e Sistemi Informatici ‘Pietro Torasso’” per cui questo insegnamento e' caratterizzante. 

Piu' in particolare, l'obiettivo e' che le studentesse e gli studenti siano in grado di migliorare la performance per applicazioni critiche e di progettare soluzioni ad hoc per situazioni specifiche, con particolare riferimento ai sistemi di gestione dei database relazionali, con l'inclusione della gestione dei malfunzionamenti e della concorrenza.

 

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Risultati dell'apprendimento attesi

Le studentesse e gli studenti  acquisiranno competenze approfondite sule architetture dei sistemi per basi di dati relazionali, sui metodi di valutazione delle principali operazioni dell'algebra relazionale, sulle principali strutture di accesso, sulle organizzazioni ad indici secondari nell'ambito relazionale e nei motori di ricerca, sull'ottimizzazione delle interrogazioni, e sui sistemi di controllo della concorrenza e recupero da malfunzionamenti.

 

CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE
Acquisizione di metodologie di progettazione e implementazione di sistemi per la gestione di dati strutturati.

CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE

Capacita' di riconoscere le implicazioni delle diverse possibili scelte architetturali sulle prestazioni dei sistemi relazionali.

AUTONOMIA DI GIUDIZIO
Acquisizione dei criteri di base per stabilire come impostare una corretta progettazione e una solida implementazione delle applicazioni software centrate sui dati. Capacita' di valutazione critica di soluzioni progettuali esitenti.

ABILITÀ COMUNICATIVE
Acquisizione e sviluppo di elementi del lessico informatico  specifico del dominio dei sistemi per la gestione delle basi di dati, finalizzati al lavoro di progettazione e implementazione delle applicazioni software.

CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO
Acquisizione di capacità autonome di apprendimento e di autovalutazione della propria preparazione, teorica e pratica.

KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING

Methodologies to design and implement structured  data management systems will be learned.

APPLYING KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING

They will be able to recognize the implications of the different design choices on the performance of relational  database management systems.

INDEPENDENT JUDGEMENT

Students will learn basic criteria to establish how to organize a correct design and a solid implementation of information systems. They will also learn how to critically evaluate existing design solutions.

COMMUNICATION SKILLS

Students will learn how to communicate with rigorous appropriate terminology notions and aspects relevant to the domain of data management systems, within the context of applications design and implementation.

LEARNING SKILLS

Students will acquire skills for independently learning, and for self evaluation of their theorical and practical preparation.

 

Oggetto:

Programma

  • Carrellata storica sui diversi modelli per la gestione dei dati
  • Dispositivi di memorizzazione
  • Indicizzazione
  • Hashing
  • Risoluzione di operazioni tramite scansioni sequenziali:
    • selezione, proiezione, join con nested loops, nested scans, merging scans, partizionamento hash
  • Gestione del buffer
  • Ottimizzazione delle interrogazioni.
  • Transazioni.
    • Gestione dei malfunzionamenti
    • Controllo della concorrenza

  • Historical overview of existing DBMS
  • Storage devices.
  • Indexing
  • Hashing
  • Implementation of operations through sequential scans:
    • selection, projection, join through nested loops, nested scans, merging scans, fragmentation aka recursive hash partitioning
  • Buffer management
  • Query optimization.
  • Transactions.
    • Recovery
    • Concurrency control
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Modalità di insegnamento

 


La didattica verrà erogata in presenza. Saranno disponibili forum di discussione per la collaborazione e meeting per la consulenza.


We will teach in presence, in class. Discussion forums will be available on Moodle, as well as on demand with meetings with the teachers, when clarifications will be required by students.

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Modalità di verifica dell'apprendimento

 


La modalità d'esame consiste in una prova scritta, a domande aperte.

Written exam, with open questions.

Testi consigliati e bibliografia



Oggetto:
Libro
Titolo:  
Database Management Systems, 3rd edition
Anno pubblicazione:  
2002
Editore:  
Mc-Graw-Hill
Autore:  
Ramakrishnan, Raghu, Gehrke, Johannes
Obbligatorio:  
No


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Ultimo aggiornamento: 23/07/2024 17:02
Location: https://magistrale.informatica.unito.it/robots.html
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